論文の概要: A Pipeline for Generating, Annotating and Employing Synthetic Data for Real World Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16971v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 13:24:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 15:35:35.330840
• Title: A Pipeline for Generating, Annotating and Employing Synthetic Data for Real World Question Answering
• Title（参考訳）: 実世界質問応答のための合成データの生成,注釈,活用のためのパイプライン
• Authors: Matthew Maufe, James Ravenscroft, Rob Procter, Maria Liakata
• Abstract要約: 質問回答(QA: Question Answering)は、文書から情報を取り出すのに役立つ研究分野である。 本稿では,ドメイン一般モデルを用いて,合成ドメイン固有データセットを容易に生成できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.897002626924348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Question Answering (QA) is a growing area of research, often used to facilitate the extraction of information from within documents. State-of-the-art QA models are usually pre-trained on domain-general corpora like Wikipedia and thus tend to struggle on out-of-domain documents without fine-tuning. We demonstrate that synthetic domain-specific datasets can be generated easily using domain-general models, while still providing significant improvements to QA performance. We present two new tools for this task: A flexible pipeline for validating the synthetic QA data and training downstream models on it, and an online interface to facilitate human annotation of this generated data. Using this interface, crowdworkers labelled 1117 synthetic QA pairs, which we then used to fine-tune downstream models and improve domain-specific QA performance by 8.75 F1.
• Abstract（参考訳）: 質問応答(英語: question answering、qa)は、文書から情報を抽出するのにしばしば用いられる研究分野である。 最先端のQAモデルは、通常ウィキペディアのようなドメイン一般コーパスで事前訓練されているため、微調整なしでドメイン外文書に苦労する傾向がある。 合成ドメイン固有データセットは、ドメイン一般モデルを用いて容易に生成できるが、QA性能は大幅に改善されている。 このタスクには、合成QAデータの検証と下流モデルのトレーニングのための柔軟なパイプラインと、生成されたデータの人間のアノテーションを容易にするオンラインインターフェースの2つの新しいツールが提供される。 このインタフェースを用いて、クラウドワーカーは1117組の合成QAペアをラベル付けし、ダウンストリームモデルを微調整し、ドメイン固有のQA性能を8.75F1で改善した。

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